ASUS và Poesis đã thử nghiệm trong một tuần các tác nhân AI tự chủ có thể nghiên cứu thị trường, quản trị rủi ro và thực hiện giao dịch trên máy ASUS ExpertCenter Pro ET900N G3 với công nghệ NVIDIA.
Thử nghiệm phản ánh hướng phát triển của AI tài chính: hệ thống không chỉ đưa ra gợi ý mà có thể tự thu thập dữ liệu, xây dựng chiến lược và thực thi lệnh. Tuy vậy, đây mới là thử nghiệm ngắn hạn, không được thiết kế riêng cho giao dịch tiền điện tử.
- Tác nhân AI của ASUS và Poesis đã thực hiện nghiên cứu, quản trị rủi ro và giao dịch tự động.
- ASUS lập luận rằng vận hành AI cục bộ có thể giúp kiểm soát chi phí API phát sinh liên tục.
- Các sàn crypto đang mở hạ tầng cho AI, nhưng áp dụng giới hạn và cơ chế phân quyền.
Thử nghiệm tác nhân AI tự thực hiện giao dịch
Tác nhân AI trong thử nghiệm ASUS và Poesis có thể thực hiện chuỗi công việc từ nghiên cứu thị trường, quản trị rủi ro đến giao dịch. Theo thông báo của ASUS và Poesis, hệ thống được vận hành trên ASUS ExpertCenter Pro ET900N G3.
Điểm khác biệt của mô hình này nằm ở khả năng hoạt động liên tục thay vì chỉ phản hồi từng yêu cầu của người dùng. Thị trường crypto vận hành 24/7 và có hạ tầng lập trình được, nên là môi trường phù hợp để thử nghiệm các quy trình giao dịch do máy chủ động thực hiện.
Poesis và ASUS chưa công bố kết quả hiệu suất dài hạn của thử nghiệm. Hoạt động này cũng không được thiết kế riêng cho giao dịch tiền điện tử, do đó chưa thể dùng để đánh giá năng lực giao dịch crypto của các tác nhân AI trong điều kiện thực tế.
ASUS đặt vấn đề về chi phí vận hành AI trên đám mây
ASUS cho rằng tác nhân AI chạy liên tục có thể không phù hợp với mô hình tính phí đám mây dựa trên mức sử dụng. Các hệ thống này liên tục tạo lệnh gọi nền, thay vì chỉ tiêu thụ tài nguyên khi người dùng gửi một yêu cầu đơn lẻ.
Trong bài viết về AI tác nhân cho doanh nghiệp, ASUS gọi rủi ro này là “The Token Trap”, khi hoạt động liên tục có thể khiến chi phí API khó dự đoán và chạm giới hạn sử dụng do nhà cung cấp đám mây đặt ra.
| Phương án minh họa của ASUS | Chi phí được nêu |
|---|---|
| Ascent GX10 vận hành cục bộ | Khoảng 4.000 USD chi phí ban đầu và khoảng 384 USD tiền điện mỗi năm |
| Khối lượng công việc tương đương trên đám mây | Khoảng 6.000-8.000 USD phí API mỗi năm |
Ascent GX10 không phải thiết bị được dùng trong thử nghiệm với Poesis. So sánh này chủ yếu thể hiện lập luận của ASUS về việc triển khai tác nhân AI tại chỗ, thay vì là kết quả chi phí trực tiếp từ thử nghiệm trên ExpertCenter Pro ET900N G3.
AI tài chính đang chuyển từ dự báo sang thực thi
AI tài chính tác nhân là mô hình có thể nhận dữ liệu, suy luận, tạo chiến lược và thực thi dưới cơ chế kiểm soát. Nghiên cứu công bố tháng 3/2026 mô tả quá trình phát triển từ giao dịch thuật toán dựa trên quy tắc, sang dự báo bằng máy học và tiếp đến là tài chính tác nhân.
Mô hình bốn lớp trong nghiên cứu gồm nhận biết dữ liệu, suy luận, tạo chiến lược và thực thi có kiểm soát. Các lĩnh vực ứng dụng được đề cập gồm giao dịch, quản lý danh mục, giám sát rủi ro và tài chính phi tập trung.
Báo cáo Global AI in Financial Services của Cambridge Judge Business School khảo sát 628 doanh nghiệp tại 151 quốc gia và cho biết 52% đơn vị được hỏi đang thử nghiệm hoặc đã sử dụng AI tác nhân trong hoạt động.
Các sàn crypto mở hạ tầng với cơ chế kiểm soát
Các sàn giao dịch crypto đang triển khai môi trường cho tác nhân AI hoạt động, kèm tài khoản tách biệt, phân quyền và hạn mức giao dịch. Binance ra mắt Agent OS ngày 20/8, kết nối công cụ AI với các tài khoản phụ Agentic chuyên biệt.
Tích hợp này chặn chức năng rút tiền. Hạn mức ví được nêu gồm 50.000 USD mỗi ngày cho hoán đổi, 100.000 USD mặc định cho giao dịch DeFi và 20 USD cho thanh toán x402.
| Sàn giao dịch | Mốc triển khai được nêu |
|---|---|
| Kraken | Tháng 3/2026 |
| OKX | Tháng 3/2026 |
| Bitget | Tháng 4/2026 |
| Gemini | Tháng 4/2026 |
| Coinbase | Tháng 6/2026 |
| Binance | Ngày 20/8/2026 |
Mô hình chung là quyền tự chủ có giới hạn: tác nhân AI có thể thực hiện một số hành động, nhưng trong phạm vi tài khoản riêng, quyền truy cập, hạn mức hoặc môi trường được kiểm soát.
Rủi ro tập trung ở hành vi đồng loạt và năng lực blockchain
AI tự chủ có thể mở rộng phạm vi theo dõi thị trường và tăng tốc độ thực thi, nhưng cũng có thể khuếch đại rủi ro khi nhiều hệ thống phản ứng giống nhau. Phân tích của S&P Global đề cập AI như một phần của sự thay đổi rộng hơn tại thị trường vốn.
Algorithmic Market Hypothesis của CFA Institute cảnh báo các mô hình tương đồng có thể phản ứng với cùng tín hiệu, tạo ra thị trường đông đúc, phản xạ và một dạng “độc canh thuật toán”. Financial Markets Standards Board cũng nhấn mạnh AI tiếp cận thị trường vẫn cần sự giám sát của con người và trách nhiệm phải được xác định rõ.
Bart Smith, CEO của Avalanche Treasury Company, nói với The Block rằng nếu hoạt động của AI tác nhân tham gia thị trường tài chính ở quy mô lớn, nhiều hoạt động thanh toán có thể chuyển lên blockchain và năng lực blockspace có thể không đủ.
Nhận định này là một dự báo, nhưng nêu rõ câu hỏi hạ tầng: khi tác nhân AI trở thành nhóm tham gia thị trường lớn hơn, blockchain và sàn giao dịch có thể phải xử lý khối lượng hoạt động tự động cao hơn đáng kể.
Tổng kết
Thử nghiệm của ASUS và Poesis cho thấy AI tác nhân đang được đưa gần hơn tới hoạt động giao dịch thực thi, trong khi các sàn crypto xây dựng cơ chế phân quyền và hạn mức để kiểm soát rủi ro. Hiệu suất dài hạn, trách nhiệm giám sát và năng lực hạ tầng vẫn là các điểm chưa có câu trả lời đầy đủ.
